基于人工智能的航空弹药保障与决策支持系统研究

第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 研究现状 1.2.1 航空弹药供应保障研究 1.2.2 Multi-Agent研究 1.2.3 决策支持系统研究 1.2.4 研究评述 1.3 研究内容、框架体系与创新点 1.3.1 研究内容 1.3.2 框架体系 1.3.3 创新点 第2章 研究理论基础 2.1 人工智能算法 2.1.1 人工智能算法概述 2.1.2 深度神经网络 2.1.3 贝叶斯网络 2.1.4 遗传算法 2.2 邻域粗糙集 2.2.1 邻域粗糙集基本概念 2.2.2 邻域粗糙集属性约简 2.2.3 邻域粗糙集发展概述 2.3 Multi-Agent系统 2.3.1 Multi-Agent系统概念 2.3.2 Multi-Agent系统研究内容 2.3.3 Multi-Agent系统特点 2.3.4 MuIti-Agent系统优势 2.3.5 Multi-Agent系统建模方法 2.3.6 Multi-Agent系统应用 2.4 决策支持系统 2.4.1 决策支持系统的概念及特征 2.4.2 决策支持系统的基本结构 2.4.3 决策支持系统发展概述 2.5 本章小结 第3章 航空弹药消耗预测模型研究 3.1 航空弹药消耗方式分类 3.2 航空弹药消耗预测模型构建 3.2.1 邻域粗糙集属性约简 3.2.2 深度神经网络预测模型 3.2.3 变异粒子群算法优化深度神经网络 3.3 案例分析 3.3.1 数据预处理 3.3.2 邻域粗糙集属性约简 3.3.3 变异粒子群算法优化深度神经网络预测 3.3.4 NRS-MPSO-DNN模型与传统预测模型比较 3.4 本章小结 第4章 航空弹药储存布局优化模型研究 4.1 问题描述及解决思路 4.2 航空弹药储存布局优化模型构建 4.2.1 模型影响因素 4.2.2 航空弹药储存布局优化模型 4.2.3 Multi-Agent模型 4.2.4 基于合作竞争博弈模型确定影响因素权重 4.3 航空弹药布局优化模型求解 4.4 案例仿真分析 4.5 本章小结 第5章 航空弹药静态调运决策优化模型研究 5.1 问题描述及解决思路 5.2 多目标航空弹药调运策略优化模型 5.3 多目标航空弹药调运策略优化求解 5.3.1 问题描述 5.3.2 策略集划分 5.3.3 gc益函数 5.4 案例仿真分析 5.5 本章小结 第6章 航空弹药动态调运决策优化模型研究 6.1 问题描述及解决思路 6.2 航空弹药调运策略优化模型 6.2.1 流程设计 6.2.2 不确定性因素 6.2.3 贝叶斯决策网络模型 6.2.4 Multi-Agent模型 6.2.5 航空弹药动态调运决策优化模型 6.3 航空弹药动态调运决策优化模型求解 6.4 案例仿真分析 6.5 本章小结 第7章 航空弹药供应保障决策支持系统设计 7.1 设计背景 7.2 设计目标 7.3 设计原则 7.4 设计内容 7.4.1 决策流程设计 7.4.2 基础理论及关键技术研究 7.4.3 软件系统设计研发 7.5 系统组成与结构 7.5.1 系统结构图 7.5.2 数据库设计 7.5.3 模型库设计 7.5.4 人机交互界面设计 7.6 本章小结 第8章 结论与展望 8.1 研究结论 8.2 研究展望 参考文献